Este projeto de Visualização de Dados consiste-se dentro do caráter prático e teórico do trabalho de pós graduação da aluna.
Objetivos
Base de dados
import plotly.express as px
import pandas as pd
url = '/Users/mse000000/Documents/DOUTORADO/BASECOMPLETATOTAL_AJUSTADO_CERTO.xlsx'
df = pd.read_excel(url)
fig = px.scatter(df, x="CV", y="ADI", color="Classificação de demanda",symbol="Classificação de demanda",
custom_data=["lt"], color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Dark2,
marginal_y="box", opacity = 0.98, marginal_x="box", template="simple_white",render_mode='auto',hover_name="Denominação")
#settings
fig.update_traces(marker_size=6)
fig.update_layout(clickmode='event+select')
fig.update_traces(marker = dict(size = 9, line=dict(width = 0.5)), selector = dict(mode = 'markers'))
fig.update_layout(title='Como a base pode ser classificada de acordo com os critérios da literatura?')
fig.show()
import plotly.express as px
import pandas as pd
url = '/Users/mse000000/Downloads/anual_analysis.xlsx'
df = pd.read_excel(url)
fig = px.bar(df, x="Ano", y=["Errática", "Intermitente", "Regular", "Irregular", "Sem demanda"],
color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Dark2)
fig.update_layout(template='simple_white')
#add filter
fig.update_layout(
updatemenus=[
dict(
buttons=list([
dict(
args=["type", "bar"],
label="Barras",
method="restyle"
),
dict(
args=["type", "line"],
label="Linha",
method="restyle"
)
]),
direction="down",
pad={"r": 10, "t": 10},
showactive=False,
x=1.05,
xanchor="left",
y=0.7,
yanchor="top"
),
]
)
fig.update_layout(xaxis = dict(tickvals = df['Ano'],
ticktext = df['Ano']),
yaxis = dict(title = 'Valores'),
legend_title="Classificação de demanda")
fig.update_layout(title='Como a classificação de demanda da base evolui ao longo do tempo?')
fig.show()
import plotly.figure_factory as ff
import matplotlib.pyplot
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
py.init_notebook_mode(connected=True)
url = '/Users/mse000000/Documents/DOUTORADO/BASECOMPLETATOTAL_AJUSTADO_CERTO.xlsx'
df = pd.read_excel(url)
dataframe = pd.DataFrame(df,
columns=['Preco', 'lt', 'ADI', 'CV', 'Classificação de demanda'])
fig = ff.create_scatterplotmatrix(dataframe, diag='box', index='Classificação de demanda',
height=600, width=900)
#settings
#fig.update_traces(hovertext=['Denominação'], hoverinfo="text")
fig.update_layout(clickmode='event+select', legend_title="Classificação de demanda", plot_bgcolor='white',
template='simple_white',grid_pattern='independent',
title='Quais hipóteses acerca da base podem ser validadas?')
py.iplot(fig)
import plotly.express as px
url = '/Users/mse000000/Documents/DOUTORADO/BASECOMPLETATOTAL_AJUSTADO_CERTO.xlsx'
df = pd.read_excel(url)
fig = px.scatter(df, x="CV", y="ADI", color="Clusters", marginal_y="box", symbol="Clusters", opacity=0.98,
marginal_x="box", template="simple_white", render_mode='auto',hover_name="Denominação",color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Dark2)
fig.update_traces(marker_size=6)
fig.update_layout(clickmode='event+select')
fig.update_traces(marker = dict(size = 6, line=dict(width = 0.5)), selector = dict(mode = 'markers'))
fig.update_layout(title='Como a base pode ser classificada de acordo com o critério de clusterização?')
fig.show()
import plotly.figure_factory as ff
import matplotlib.pyplot
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.offline as py
import plotly.graph_objs as go
py.init_notebook_mode(connected=True)
url = '/Users/mse000000/Documents/DOUTORADO/BASECOMPLETATOTAL_AJUSTADO_CERTO.xlsx'
df = pd.read_excel(url)
dataframe = pd.DataFrame(df,
columns=['Preco', 'lt', 'ADI', 'CV', 'Clusters'])
fig.update_layout(clickmode='event+select')
fig = ff.create_scatterplotmatrix(dataframe, diag='box', index='Clusters',
height=600, width=900)
fig.update_layout(clickmode='event+select', plot_bgcolor='white',template='simple_white',
grid_pattern='independent', legend_title="Cluster")
fig.update_layout(title='Quais hipóteses acerca da base podem ser validadas?')
py.iplot(fig)
import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
#ferramenta_mask = np.array(Image.open("/Users/mse000000/Documents/DOUTORADO/ferramenta_mask"))
df = pd.DataFrame({'word': [ 'niple ', 'pote ', 'revestimento ', 'disjuntor ', 'elemento ', 'reator ', 'bucha ', 'terminal ', 'bico ', 'valvula ', 'transformador ', 'junta ', 'fonte ', 'oleo ', 'gaxeta ', 'calca ', 'placa ', 'barra ', 'conjunto ', 'grampo ', 'tambor ', 'parafuso ', 'porca ', 'segmento ', 'querosene ', 'chapa ', 'rotor ', 'correia ', 'pneu ', 'manta ', 'graxa ', 'fluido ', 'mangote ', 'carretel ', 'mangueira ', 'curva ', 'camara ', 'protetor ', 'lamina ', 'lixa ', 'motor ', 'tarugo ', 'suporte ', 'calco ', 'acoplamento ', 'anel ', 'corpo ', 'abracadeira ', 'bujao ', 'tampao ', 'cotovelo ', 'flange ', 'luva ', 'jaleco ', 'reducao ', 'te ', 'tubo ', 'perfil ', 'chumbador ', 'arruela ', 'contrapino ', 'prego ', 'rebite ', 'cabo ', 'cintel ', 'eletrodo ', 'pedra ', 'tocha ', 'revest ', 'vareta ', 'talhadeira ', 'broca ', 'lima ', 'avental ', 'bota ', 'botina ', 'sapato ', 'tenis ', 'camisa ', 'macacao ', 'capacete ', 'capuz ', 'filtro ', 'lente ', 'mascara ', 'respirador ', 'oculos ', 'creme ', 'perneira ', 'fita ', 'chave ', 'botao ', 'sinalizador ', 'escova ', 'conector ', 'bloco ', 'contator ', 'rolo ', 'fusivel ', 'base ', 'lampada ', 'receptaculo ', 'bateria ', 'soquete ', 'projetor ', 'rele ', 'condulete ', 'caixa ', 'botoeira ', 'eletroduto ', 'rolamento ', 'prensa ', 'sensor ', 'estojo ', 'interruptor ', 'interruptor+tomada ', 'plug ', 'tomada ', 'plugue ', 'acido ', 'alcool ', 'tela ', 'carbonato ', 'cloreto ', 'hipoclorito ', 'tetraborato ', 'papel ', 'hidroxido ', 'sulfato ', 'helio ', 'argonio ', 'cadinho ', 'beaker ', 'frasco ', 'peneira ', 'explosivo ', 'ponta ', 'rebolo ', 'olhal ', 'polia ', 'reparo ', 'saco ', 'vedante ', 'antiengripante ', 'adesivo ', 'cola ', 'massa ', 'papelao ', 'solvente ', 'revelador ', 'balde ', 'cesto ', 'exel ', 'bomba ', 'limpador ', 'vaselina ', 'tinta ', 'pincel ', 'trincha ', 'polimero ', 'borracha ', 'cimento ', 'desengraxante ', 'disco ', 'estilete ', 'tira ', 'lencol ', 'rolete ', 'cordel ', 'cone ', 'capa ', 'cavalete ', 'retentor ', 'ring ', 'cordao ', 'motofreio ', 'densimetro ', 'aditivo ', 'adaptador ', 'anilha ', 'uniao ', 'angue ', 'engate ', 'balao ', 'cilindro ', 'lona ', 'pastilha ', 'bocal ', 'mola ', 'eixo ', 'regua ', 'vibrador ', 'motovibrador ', 'pa ', 'indicador ', 'braco ', 'transmissor ', 'bexiga ', 'coxim ', 'trommel ', 'grade ', 'cubo ', 'vedação ', 'amortecedor ', 'trocador ', 'captador ', 'visor ', 'carcaca ', 'coletor ', 'cabeca ', 'batente ', 'defletor ', 'cruzeta ', 'pino ', 'cabecote ', 'pista ', 'guia ', 'extremidade ', 'prato ', 'estator ', 'premegaxeta ', 'espacador ', 'psel ', 'enxerto ', 'sobreposta ', 'selo ', 'colar ', 'labirinto ', 'prisioneiro ', 'cunha ', 'distribuidor ', 'saia ', 'conexao ', 'vortex ', 'apex ', 'secao ', 'dispersor ', 'ilhos ', 'peca ', 'haste ', 'modulo ', 'celula ', 'propulsor ', 'espigao ', 'extensao ', 'pressostato ', 'sede ', 'posicionador ', 'copo ', 'diafragma ', 'casquilho ', 'capacitor ', 'porta ', 'micro ', 'conversor ', 'para ', 'tacogerador ', 'isolador ', 'diodo ', 'nebulizador ', 'automatico ', 'manometro ', 'cartão ', 'termometro ', 'analisador ', 'cpu ', 'termoresistencia ', 'agua ', 'impresso ', 'tanque ', 'etiqueta ', 'indice ', 'formulario ', 'roda ', 'malha ', 'comutador ', 'pilha ', 'bola ', 'envelope ', 'condicoes ', 'curativo ', 'tuboprimer ', 'resina ', 'catalisador ', 'fio ', 'barbante ', 'grafite ', 'espatula ', 'loctite ', 'removedor ', 'estufa ', 'alicate ', 'cadeado ', 'corrente ', 'detector ', 'colete ', 'lava ', 'estacao ', 'aplicador ', 'divisor ', 'palmilha ', 'trena ', 'garra ', 'floculante ', 'arco ', 'acionamento ', 'vedacao ', 'tampa ', 'camera ', 'kit ', 'gasolina ', 'macho ', 'emenda ', 'rack ', 'cartucho ', 'mancal ', 'excentrico ', 'freiohidr ', 'monitor ', 'lavadora ', 'bainha ', 'acumulador ', 'condicionador ', 'raspador ', 'motoredutor ', 'oxigenio ', 'radio ', 'acelerometro ', 'microventilador ', 'protecao ', 'coturno ', 'longarina ', 'inversor ', 'dispositivo ', 'acrilico ', 'reforcador ', 'agitador ', 'bit ', 'esguicho ', 'tensor ', 'medidor ', 'ima ', 'abanadeira ', 'pselo ', 'tecido ', 'terminador ', 'motobomba ', 'guarnicao ', 'chaveta ', 'espoleta ', 'ponteiro ', 'lubrificante ', 'motriz ', 'manilha ', 'arame ', 'cantoneira ', 'centelhador ', 'macarico ', 'regulador ', 'faca ', 'blusao ', 'suspensao ', 'cinto ', 'japona ', 'liquido ', 'lenco ', 'sirene ', 'solucao ', 'acetileno ', 'nitrogenio ', 'laco ', 'esticador ', 'liga ', 'sabonete ', 'absorvente ', 'macaco ', 'pistao ', 'stuffing ', 'aperta ', 'sapata ', 'sonda ', 'acoplador ', 'lubrificador ', 'acionador ', 'rotulo ', 'relato ', 'lacada ', 'corda ', 'cj ', 'marcador ', 'lanterna ', 'agulha ', 'penetrante ', 'touca ', 'canivete ', 'cinta ', 'cordinha ', 'coagulante ', 'martelo ', 'talabarte '],
'count': [34,1,73,36,40,23,86,57,16,78,7,68,8,30,21,64,33,33,5,17,18,230,72,2,2,47,32,68,14,3,13,1,18,17,41,36,7,12,8,18,43,9,26,12,40,121,11,21,8,1,31,17,83,3,8,7,27,8,2,53,6,2,1,43,1,30,2,2,1,1,4,24,10,12,13,36,4,2,64,11,11,3,18,7,2,4,10,4,2,22,19,8,4,14,27,4,23,73,30,3,31,1,8,5,2,20,21,49,1,11,100,4,16,12,2,1,7,9,2,2,1,25,1,1,1,1,5,1,1,1,2,1,1,1,1,4,15,4,3,47,4,6,2,1,21,1,2,8,1,1,2,2,6,22,3,1,1,1,5,2,3,1,3,13,1,1,8,4,2,17,15,3,64,41,6,1,1,1,22,1,7,1,4,6,7,4,2,3,8,40,7,4,1,1,2,1,10,1,2,3,6,2,1,4,4,1,3,4,1,1,4,5,2,9,3,1,5,1,2,5,2,8,1,7,8,15,3,6,2,3,5,3,3,5,5,1,1,1,1,2,19,1,2,2,4,2,17,4,2,3,5,2,2,1,4,1,2,1,1,1,1,7,1,2,1,1,4,1,11,1,7,1,4,4,2,2,5,3,12,1,1,1,2,1,2,1,1,2,8,1,1,1,9,3,1,1,1,1,1,2,7,2,1,2,1,1,14,10,1,1,1,2,2,1,2,7,1,1,1,1,1,1,1,1,1,3,1,1,1,1,7,1,1,2,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,1,3,1,3,1,1,1,3,1,7,1,1,2,1,1,1,2,5,1,1,2,2,2,1,3,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]})
first_word = df.set_index('word').to_dict()['count']
#text = open(/Users/mse000000/Documents/DOUTORADO/first_words.csv','r').read()
wc = WordCloud(width = 1320, height = 535,background_color='black',colormap='rainbow').generate_from_frequencies(first_word)
plt.figure(figsize=(19,9))
#fig.update_layout(title='Quais são os itens mais comuns na base?')
plt.axis("off")
plt.imshow(wc)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7fa4676fb190>